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1.
2.
为了提高数控机床热误差模型的精度与泛化性,提出了基于注意力机制的长短时记忆卷积神经网络(Long short term memory convolutional neural network based on attention mechanism, AM-CNN-LSTM)热误差模型。利用卷积神经网络提取高维数据空间状态特征的能力和长短时记忆网络提取长时间序列状态特征的能力,构建具有2个支路的热误差模型,分别提取特征后输入到注意力机制中进行特征重要性重构,建立原始数据与热误差的特征映射,最后通过全连接层进行热误差预测。采用G460L型数控机床进行实验数据采集,将不同季节采集到的温度数据和热误差作为模型输入,采用循环学习率与正则化优化方法对模型进行训练。与LSTM、ConvLSTM和CNN-LSTM热误差模型对比,结果表明,AM-CNN-LSTM模型对特征还原能力最强,残差波动范围最小,其残差范围较最大值下降62.09%,模型预测精度在2.4μm以内。  相似文献   
3.
溶解氧(Dissolved oxygen, DO)含量是影响水产养殖产量的重要因素之一,具有时序性、不稳定性和非线性等特点,且其影响因子过多、存在复杂的耦合关系,难以实现精准预测。针对传统长短时记忆神经网络(Long short term memory, LSTM)预测模型易引入冗余数据,且在训练过长序列时会出现梯度消失现象,从而不能捕捉因子间长期的依赖性问题,提出了基于小波变换(Wavelet transform, WT)、卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)和LSTM的溶解氧含量预测模型。首先,使用WT降低数据噪声;然后,使用CNN深度挖掘各变量之间的潜在关系;最后,利用LSTM的时序性预测2h后的水产养殖溶解氧含量。结果表明,本文提出的WT-CNN-LSTM模型预测效果良好,其平均绝对误差、均方根误差和决定系数分别为0.138、0.229和0.954,比传统LSTM模型分别优化了28.87%、21.03%和4.61%。  相似文献   
4.
The dominant fatty acids (FAs) in oils are often used to explain different nutritional effects of dietary oils in fish. However, the amounts of dominant FAs among oils are different, and the nutritional roles of these important FAs in fish have not been precisely compared at similar levels in feeding trials. In the present study, different amounts of palmitic acid were added to safflower oil (SO), olive oil (OO) and fish oil (FO) to obtain comparable amounts (about 550 g/kg of total FAs) of 18:2n‐6, 18:1n‐9 and 20:5n‐3 + 22:6n‐3 and subsequently fed to Nile tilapia (11.1 ± 0.01 g) for 8 weeks. The results showed similar growth among groups but FO group obtained lower fat deposition, serum ALT and AST activities, compared to OO. Lipogenesis‐related gene expressions were higher in OO group than FO group in liver, muscle and adipose tissue, but there were only few differences in these genes between SO and FO groups. Lipid catabolism genes in FO group were higher than OO and SO groups in adipose tissue, but not in muscle, and the significantly higher expressions of CPT1b and PPARα were only observed in liver. Overall, dietary 18:2n‐6, 20:5n‐3 and 22:6n‐3 were beneficial to normal growth and lipid metabolism, whereas high amount of 18:1n‐9 induced lipid deposition and liver damage in Nile tilapia.  相似文献   
5.
为筛选高香气且品质较优的烤烟后代,以中烟100为材料,采用EMS诱变技术对中烟100种子进行处理,筛选出2个叶面腺毛密度大的突变体材料,通过田间试验,对其叶面腺毛密度、叶面化学成分、烤后化学成分、香气物质含量和感官质量评吸等指标进行评估,并与正常中烟100后代和NC89进行对照。研究结果表明,EMS-2诱变株系腺毛密度最大,为65.55个/mm 2,分别是中烟100(37.19个/mm 2)和NC89(56.06个/mm 2)的1.8和1.2倍;叶面化学成分分析结果表明,EMS-1诱变株系西柏烷类和烷烃类含量最多,分别为57.18、5.16mg/m 2,EMS-2突变株系蔗糖酯类物质分泌较旺盛,含量最多,为0.33mg/m 2;烤后样化学成分分析结果表明,EMS-2突变株系化学成分含量较协调,且香气成分含量最多,达到890.32μg/g,分别比中烟100和NC89增加34.5%和29.0%;结合对诱变后代的感官评价,得出结论:诱变株系综合品质较好,可提高烟叶质量,EMS-2综合品质最好,可以作为待选株系进行下一步品种选育。  相似文献   
6.
通过DNA测序不仅可以更好地认识生命的本质,了解生物的差异性、进化及发展史,而且为重组DNA的研究提供了方向,在疾病诊断及基因分型方面具有非常重要的实用价值。首先从发现DNA是遗传物质开始,简要回顾了第一、二和三代测序技术的整个发展历程,以及各自的优缺点和主要测序技术或平台;其次,重点介绍了由PacBio公司开发的第三代测序典型技术--单分子实时测序技术(SMRT)和ONT纳米孔测序技术的原理、方法和技术流程,并总结了第三代测序技术的应用领域,包括基因组重测序、do novo测序、转录组研究、甲基化检测、与疾病相关的结构变异检测,以及流行病学中病毒准种分析等应用;再次,比较了三代测序技术在转录组测序和表观遗传学研究中的技术优势,第三代测序技术在基因组重复区域或结构变异等研究领域具有非常明显的优势,对多种疾病的研究意义重大,已成为未来重要的精准诊断工具,此外,凭借对重要经济物种遗传信息的解析,育种工作者通过建立基因与性状的关联,对持有优良性状基因的个体进行人工选育,大大缩短了育种年限;最后,对第三代测序技术在医疗、农业、环境等领域的应用前景进行了展望。  相似文献   
7.
基于部首嵌入和注意力机制的病虫害命名实体识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
郭旭超  唐詹  刁磊  周晗  李林 《农业机械学报》2020,51(S2):335-343
为了解决农业病虫害命名实体识别过程中存在的内在语义信息缺失、局部上下文特征易被忽略和捕获长距离依赖能力不足等问题,以农业病虫害文本为研究对象,提出一种基于部首嵌入和注意力机制的农业病虫害命名实体识别模型(Chinese agricultural diseases and pests named entity recognition with joint radical embedding and self attention, RS-ADP)。首先,该模型将部首嵌入集成到字符嵌入中作为输入,用以丰富语义信息。其中,针对部首嵌入设计了3种特征提取策略,即卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)、双向长短时记忆网络(Bidirectional long short term memory network, BiLSTM) 和CNN-BiLSTM;其次,采用多层不同窗口尺寸的CNNs层提取不同尺度的局部上下文信息;然后,在BiLSTM提取全局序列特征的基础上,采用自注意力机制进一步增强模型提取更长距离依赖的能力;最后,采用条件随机场(Conditional random field, CRF)联合识别实体边界和划分实体类别。在包含11个类别和24715条标注样本的农业病虫害自制语料上进行了实验。结果表明,本文模型RS-ADP在该数据集上精确率、召回率和F1值分别为94.16%、94.47%和94.32%;在具体实体类别上,RS-ADP在作物、病害、虫害等易识别实体上F1值高达95.81%、97.76%和97.23%。同时,RS-ADP在草害、病原等难以识别实体上F1值仍保持86%以上。实验结果表明,本文所提模型能够有效识别农业病虫害命名实体,其识别精度优于其他模型,且具有一定的泛化性。  相似文献   
8.
改进SSD的灵武长枣图像轻量化目标检测方法   总被引:2,自引:2,他引:0  
针对加载预训练模型的传统SSD(Single Shot MultiBox Detector)模型不能更改网络结构,设备内存资源有限时便无法使用,该研究提出一种不使用预训练模型也能达到较高检测精度的灵武长枣图像轻量化目标检测方法。首先,建立灵武长枣目标检测数据集。其次,以提出的改进DenseNet网络为主干网络,并将Inception模块替换SSD模型中的前3个额外层,同时结合多级融合结构,得到改进SSD模型。然后,通过对比试验证明改进DenseNet网络和改进SSD模型的有效性。在灵武长枣数据集上的试验结果表明,不加载预训练模型的情况下,改进SSD模型的平均准确率(mAP,mean Average Precision)为96.60%,检测速度为28.05帧/s,参数量为1.99×106,比SSD模型和SSD模型(预训练)的mAP分别高出2.02个百分点和0.05个百分点,网络结构参数量比SSD模型少11.14×106,满足轻量化网络的要求。即使在不加载预训练模型的情况下,改进SSD模型也能够很好地完成灵武长枣图像的目标检测任务,研究结果也可为其他无法加载预训练模型的目标检测任务提供新方法和新思路。  相似文献   
9.
生物炭的10年土壤培肥效应   总被引:5,自引:5,他引:0       下载免费PDF全文
大量短期的室内试验和田间试验研究表明,施用生物炭可以增加土壤碳固定,提升土壤肥力和作物产量,然而关于生物炭的长期土壤肥力效应尚不明确。为此,依托持续10年的生物炭的田间定位试验[4个处理:对照(CK)、生物炭4. 5 t·hm-2·年-1(B4. 5)、生物炭9 t·hm-2·年-1(B9. 0)、秸秆还田(SR)],研究了长期施用生物炭对土壤肥力状况的影响。结果显示,与对照相比,长期施用生物炭和秸秆还田对土壤p H值没有显著影响,但容重降低了2. 2%~8. 2%,施用生物炭的土壤电导率降低了1. 5%~7. 8%,而秸秆还田处理土壤电导率提高了4. 7%~13. 4%。施炭和秸秆还田使土壤有机质(SOM)含量增加57. 7%~123. 1%,总氮含量提高11. 3%~21. 9%,总磷没有显著性变化。不同处理土壤NH+4-N含量的差异不显著,而施用生物炭和秸秆还田土壤NO-3-N含量增加3. 8%~67. 1%,且高炭处理的效果显著。土壤有效磷含量显著降低了23. 1%~42. 0%,速效钾含量上升了2. 0%~23. 1%。总体而言,长期施用生物炭提升了土壤肥力,尤其是对土壤有机质的提升有显著的效果。  相似文献   
10.
Finger millet [Eleusine coracana (L.) Gaertn.] is an important coarse cereal crop grown in the arid and semi‐arid regions and often experiences high temperature (HT) stress. The objectives of this research were (i) to quantify effects of season‐long HT stress on physiological and yield traits, (ii) to identify the developmental stages most sensitive to HT stress and (iii) to quantify the genetic variability for HT stress tolerance in finger millet. Research was conducted in controlled environment conditions. HT stress decreased the chlorophyll index, photosystem II activity, grain yield and harvest index. Maximum decrease in number of seeds per panicle and grain yield per plant was observed when stress was imposed during booting, panicle emergence or flowering stages. Maximum genotypic variation was explained by panicle width and number of seeds per panicle at optimum temperature (OT) and grain yield per plant at HT and number of seeds at HT. Based on the stress response and grain yield, tolerant or susceptible genotypes were identified. Finger millet is sensitive to HT stress during reproductive stages, and there was genotypic variability among the finger millet genotypes for number of seeds per panicle and grain yield under HT, which can be exploited to enhance stress tolerance.  相似文献   
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